多數公司容易犯的5個大資料錯誤
如今，大資料
革命驅動了現代工業發展，每天都有越來越多的企業採用大資料技術。然而，儘管大量資料已經存在和應用了很長時間，但如何使用它，仍然存在許多嚴重的錯誤。
以下是企業容易犯的5個主要的大資料錯誤，以及使用者避免這些錯誤可以採取的措施：
1.使用大資料確認，而不是發現
大資料在用於提供以前被忽視的見解和發現時，對於人們來說是最好的。企業不僅可以更多地了解目標受眾，並**市場趨勢，還可以對流程進行微調，以提高效率。然而，許多公司都有乙個關於需要做什麼的理論，並且將使用大資料作為一種證明的方法，同時忽略了提供反駁意見的其他見解。
相反，通過檢視整個資料分析，企業可以獲得準確的資訊，而不僅僅是獲取正面的資訊。
2.依靠機器學習，而不是人類學習的問題
當企業出現大規模的問題時，往往會把大資料作為一種解決問題的方式。然而，通常大資料只能解決一方面的問題，而留下的更大問題被忽略或沒有解決。在這一點上，資料科學家需要將他們的創意與大量資料結合起來，以識別並為遺留下的問題創造乙個新的解決方案，直到整個問題得到解決。
企業期待大資料是一種神奇的修復工具，因此需要了解大資料只是一種工具而已，在適用於正確的問題時才能工作。第乙個解決方案通常只是解決方案的第一部分。
3.將資料與業務分開
通常情況下，企業將其it部門作為乙個封閉部門，旨在從大資料管理和改進。然而，為了使資料分析提供的見解真正使大企業受益匪淺，其結果需要超越改進技術系統或提公升其營銷工作。這些將影響他們如何做生意，以及他們的專業人員如何在各個層面上進行互動，創造和it轉型和業務轉型。
在內部使用大資料可以讓管理人員了解員工的互動情況，哪些部門可以進行改進，甚至可以在管理風格上加以利用。通過利用資料分析
來改進基礎架構本身，在其他方面都有更好的結果。
4.限制他們的資料組，影響結果
通常，面試官詢問問題的方式可能會影響到最終的答案。大資料也是如此。由於資料池如此巨大，因此不可能立即篩選所有內容。這意味著查詢必須傳送出去資料，才能收集回答專家提出的問題。但是，這個過程必須精心設計，因為雖然企業可能會收到正在尋找的答案樣式，但也可以禁止不同的選擇，有時被視為無關的資訊，有機會從整個視角看問題。
5.沒有聘請最好的資料科學家
工具只是乙個工具而已，除非是放在合適的人的手中。為了節省資金或加速大資料整合到企業業務中，許多人忽略了選擇合適的資料科學家來管理其價值。只有具備正確資格的技術專業人員才能早日識別問題，知道正確的傳送查詢，以獲得最準確的見解，以及在**集中資料，以確保其公司在合適的時間了解準確的資訊。
考慮到這一點，就像企業使用大資料一樣重要，更重要的是企業確保擁有合適的團隊。
大資料只有在正確的方式處理才會有用。通過從其流程中消除這5個錯誤，企業才可以利用大資料更好地工作。
盤點多數企業容易犯的五個大資料錯誤
如今，大資料革命驅動了現代工業發展，每天都有越來越多的企業採用大資料技術。然而，儘管大量資料已經存在和應用了很長時間，但如何使用它，仍然存在許多嚴重的錯誤。以下是企業容易犯的5個主要的大資料錯誤，以及使用者避免這些錯誤可以採取的措施。1.使用大資料確認，而不是發現 大資料在用於提供以前被忽視的見解和...
乙個容易犯的錯誤
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